深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
701	2025-10-06	Harnessing deep learning for proteome-scale detection of amyloid signaling motifs 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf200 PMID:40662825	研究论文	本研究开发了基于深度学习的双向LSTM和BERT架构，用于在蛋白质组规模检测淀粉样蛋白信号基序	首次将双向LSTM和BERT架构应用于淀粉样蛋白信号基序检测，能够识别远程相关家族的新基序	未明确说明模型在特定蛋白质家族上的性能限制	开发能够在大规模数据集中检测淀粉样蛋白信号基序的判别模型	淀粉样蛋白信号基序	自然语言处理	NA	深度学习	双向LSTM, BERT	蛋白质序列数据	多种基序家族和全局负样本集	Python	双向LSTM, BERT	NA	NA
702	2025-10-06	The impact of uncertainty estimation on radiomic segmentation reproducibility and scan-rescan repeatability in kidney MRI 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17995 PMID:40665574	研究论文	本研究探讨在肾脏MRI影像组学分析中，通过整合不确定性估计来提升分割可重复性和扫描-重扫描稳定性的方法	首次将蒙特卡洛dropout和测试时增强两种不确定性量化方法应用于肾脏MRI影像组学分割，并比较了传统Dice损失和新提出的Dice Plus损失对模型校准的改进效果	分割变异性的可重复性改进在不同方法和受试者组间不一致，分类性能与参考方法相当但未显著超越	提升肾脏MRI影像组学特征在分割和扫描-重扫描变异下的稳定性和可靠性	慢性肾脏病(CKD)患者和健康对照(HC)的肾脏MRI数据	医学影像分析	慢性肾脏病	MRI影像组学分析	深度学习	医学影像(MRI)	公开肾脏MRI数据集，包含CKD患者和健康对照	NA	U-Net	Dice系数, ROC曲线, 组内相关系数	NA
703	2025-10-06	Joint enhancement of automatic chest x-ray diagnosis and radiological gaze prediction with multistage cooperative learning 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17977 PMID:40665596	研究论文	提出一种用于胸部X光扫描的联合疾病诊断和放射科医生注视显著性预测的深度学习框架	引入双编码器多任务UNet架构，结合多阶段协作学习策略和对比学习预训练来提升性能	相关技术仍处于探索不足状态	通过整合人类行为数据（如眼动数据）来提升自动放射学诊断质量	胸部X光扫描图像	计算机视觉	胸部疾病	深度学习	多任务学习	图像, 眼动数据	NA	NA	UNet, DenseNet201, Residual and Squeeze-and-Excitation block	AUC, 相关系数	NA
704	2025-10-06	EUP: Enhanced cross-species prediction of ubiquitination sites via a conditional variational autoencoder network based on ESM2 2025-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013268 PMID:40668800	研究论文	开发了一种基于条件变分自编码器的跨物种泛素化位点预测网络EUP	使用ESM2预训练语言模型提取特征，并通过条件变分推断构建低维潜在表示，实现跨物种的泛素化位点预测	未明确提及具体的数据稀缺程度或模型在极端数据稀缺情况下的表现	解决跨物种泛素化位点预测中标签稀缺的问题	动物、植物和微生物的泛素化位点	自然语言处理	NA	蛋白质序列分析	条件变分自编码器	蛋白质序列数据	NA	NA	ESM2, 条件变分自编码器	预测性能，推理延迟	在线网络服务器
705	2025-07-19	Commentary on "Portable Ultrasound Bladder Volume Measurement Over Entire Volume Range Using a Deep Learning Artificial Intelligence Model in a Selected Cohort: A Proof of Principle Study" 2025-Jul-18, Neurourology and urodynamics IF:1.8Q3 DOI:10.1002/nau.70102 PMID:40678844	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
706	2025-10-06	Clinical Translation of Integrated PET-MRI for Neurodegenerative Disease 2025-Jul-18, Journal of magnetic resonance imaging : JMRI IF:3.3Q1 DOI:10.1002/jmri.70046 PMID:40679171	综述	本文综述了集成PET-MRI在神经退行性疾病临床实践中的技术进展与应用前景	总结了集成PET-MRI在神经退行性疾病中的最新技术创新，包括MRI衰减校正、运动校正和深度学习应用	证据等级为5级，主要基于早期采用者的临床实践经验	探讨集成PET-MRI在神经退行性疾病临床诊断和研究中的应用价值	阿尔茨海默病和其他痴呆症患者	数字病理	神经退行性疾病	PET-MRI集成成像、MRI衰减校正、运动校正技术	深度学习	PET图像、MRI图像	NA	NA	NA	全脑偏差<0.5%	NA
707	2025-10-06	Deep learning reconstruction for improving image quality of pediatric abdomen MRI using a 3D T1 fast spoiled gradient echo acquisition 2025-Jul-18, Pediatric radiology IF:2.1Q2 DOI:10.1007/s00247-025-06313-3 PMID:40679617	研究论文	本研究评估深度学习重建在改善儿童腹部MRI图像质量方面的效果	首次在儿科患者中系统评估基于商业深度学习算法的MRI重建方法，填补了儿童腹部MRI深度学习重建的研究空白	研究为回顾性设计，样本量相对较小（38例患者），仅评估了单一厂商的深度学习算法	比较传统重建与深度学习重建在儿童腹部MRI图像质量方面的差异	儿科患者（年龄<18岁）的腹部MRI图像	医学影像分析	儿科疾病	3D快速扰相梯度回波（SPGR）采集，2点Dixon技术	深度学习	MRI图像	38例儿科患者（23名男性，平均年龄8.6±5.7岁）	AIR™ Recon DL（GE HealthCare）	商业深度学习算法	图像质量评分（5点Likert量表），信噪比（SNR），边缘数量，观察者间一致性（Kendall秩相关系数）	NA
708	2025-10-06	AI Prognostication in Nonsmall Cell Lung Cancer: A Systematic Review 2025-Jul-18, American journal of clinical oncology DOI:10.1097/COC.0000000000001238 PMID:40679809	系统评价	对人工智能算法在非小细胞肺癌预后预测中应用的系统性文献综述	首次系统比较不同类型AI（机器学习和深度学习）在NSCLC预后预测中的性能，并与传统TNM分期系统进行直接对比	纳入研究存在异质性，需要设计良好的临床试验进一步验证	评估AI算法在非小细胞肺癌预后预测中的应用效果	非小细胞肺癌患者	医学人工智能	肺癌	医学影像分析（CT、PET、MRI）、组织病理学分析、基因数据分析	机器学习,深度学习	医学影像,组织病理学数据,基因数据	初始3880篇文献，经筛选后纳入309篇研究	NA	NA	预后预测性能指标	NA
709	2025-10-06	M4CEA: A Knowledge-guided Foundation Model for Childhood Epilepsy Analysis 2025-Jul-17, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2025.3590463 PMID:40674185	研究论文	提出了一种用于儿童癫痫分析的知识引导基础模型M4CEA	使用知识引导掩码策略和时间编码器的时间嵌入，有效捕捉儿童EEG信号的多域表征	NA	构建具有强泛化能力的多任务儿童癫痫分析基础模型	儿童癫痫脑电图信号	医疗分析	儿童癫痫	脑电图分析	基础模型	脑电图信号	超过1000小时的儿童EEG记录	NA	M4CEA	平衡准确率	NA
710	2025-10-06	BDEC: Brain Deep Embedded Clustering Model for Resting State fMRI Group-Level Parcellation of the Human Cerebral Cortex 2025-Jul-17, IEEE transactions on bio-medical engineering DOI:10.1109/TBME.2025.3590258 PMID:40674200	研究论文	提出基于深度学习的脑深嵌入聚类模型BDEC，用于静息态功能磁共振成像的群体水平大脑皮层分区	设计了最大化类间分离和增强类内相似性的损失函数，突破了传统方法的模型假设限制	NA	开发鲁棒的群体水平大脑分区方法	人类大脑皮层	医学影像分析	NA	静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)	深度聚类模型	功能磁共振成像数据	NA	NA	Brain Deep Embedded Clustering (BDEC)	功能同质性指标, 分区有效性, 任务异质性, 泛化能力	NA
711	2025-10-06	Automatic selection of optimal TI for flow-independent dark-blood delayed-enhancement MRI 2025-Jul-17, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30632 PMID:40674608	研究论文	提出并评估一种基于自由呼吸FIDDLE TI-scout图像自动预测暗血和灰血图像最佳反转时间的深度学习方法	首次开发基于深度学习的自动管道，用于预测FIDDLE采集中的最佳反转时间，无需人工干预	研究样本量有限（64名临床受试者验证），仅在两款特定MRI扫描仪上验证	优化流无关暗血延迟增强磁共振成像中暗血和灰血图像的反转时间选择	心脏磁共振成像中的心肌和血池组织	医学影像分析	心血管疾病	磁共振成像，流无关暗血延迟增强采集	深度学习网络	磁共振图像	267名患者用于训练，64名临床受试者用于评估	NA	NA	平均误差	3T Magnetom Vida和1.5T Magnetom Sola MRI扫描仪
712	2025-10-06	Deep Learning-Based Precision Cropping of Eye Regions in Strabismus Photographs: Algorithm Development and Validation Study for Workflow Optimization 2025-Jul-17, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/74402 PMID:40674714	研究论文	开发并验证基于深度学习的斜视照片眼区精准裁剪算法，用于优化临床工作流程和AI数据预处理	提出基于旋转边界框检测框架的预处理算法，能够自动校正头部倾斜，显著提升眼区裁剪的准确性和效率	研究主要针对斜视患者，在更广泛的眼科疾病中的应用仍需进一步验证	开发自动化眼区裁剪算法以提升临床工作流程效率和AI数据预处理标准化	648名住院和门诊患者的5832张眼部图像，包含不同注视位置和拍摄条件	计算机视觉	斜视	深度学习，梯度加权类激活映射	CNN, Vision Transformer	图像	5832张图像（648名患者）+ 500张外部验证图像（IMDB-WIKI数据集）	TensorFlow, PyTorch, Dlib	Faster R-CNN, Vision Transformer	精确度, 召回率, 平均精度均值(mAP), AUC	未明确指定GPU类型，使用5折交叉验证
713	2025-10-06	Predicting Sleep and Sleep Stage in Children Using Actigraphy and Heartrate via a Long Short-Term Memory Deep Learning Algorithm: A Performance Evaluation 2025-Jul-17, Journal of sleep research IF:3.4Q2 DOI:10.1111/jsr.70149 PMID:40676371	研究论文	本研究评估了使用LSTM深度学习算法结合活动记录仪和心率数据预测儿童睡眠及睡眠分期的性能	首次将LSTM算法应用于儿童睡眠监测，结合活动记录仪和心率数据同时预测睡眠/清醒状态和睡眠分期	研究对象为疑似睡眠障碍的转诊儿童，样本代表性可能受限	评估深度学习算法在儿童睡眠监测中的性能表现	5-12岁儿童（N=238，52.8%男性，50%黑人，31.9%白人）	机器学习	睡眠障碍	活动记录仪，心率监测，多导睡眠监测	LSTM	时间序列数据（活动记录仪原始数据，心率数据）	238名儿童	NA	LSTM	准确率，灵敏度，特异性	NA
714	2025-10-06	Monitoring systemic ventriculoarterial coupling after cardiac surgery using continuous transoesophageal echocardiography and deep learning 2025-Jul-17, Journal of clinical monitoring and computing IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s10877-025-01328-5 PMID:40676456	研究论文	开发结合经食管超声心动图和深度学习的autoMAPSE工具，用于心脏手术后连续监测心室动脉耦联	首次将深度学习与经食管超声心动图结合实现自动二尖瓣环平面收缩期位移测量，用于连续监测心室动脉耦联	样本量较小（50例患者），仅观察术后2小时和24小时内的变化	验证autoMAPSE工具在监测心脏手术后心室动脉耦联和检测术后心脏生物标志物变化的有效性	50例心脏手术患者	数字病理	心血管疾病	经食管超声心动图	深度学习	超声图像	50例心脏手术患者，监测120分钟	NA	NA	相关系数(rho), P值	NA
715	2025-10-06	Automated multi-model framework for malaria detection using deep learning and feature fusion 2025-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-04784-w PMID:40664727	研究论文	提出一种集成深度学习和特征融合的多模型框架用于疟疾自动检测	采用多模型架构集成ResNet50、VGG16和DenseNet-201进行特征提取，结合特征融合和PCA降维，使用SVM与LSTM混合分类方案，并通过多数投票机制增强预测鲁棒性	NA	开发自动化疟疾诊断框架以提高诊断准确性和效率	疟疾检测	计算机视觉	疟疾	深度学习，机器学习	CNN, LSTM, SVM	图像	27,558张显微镜薄血涂片图像	NA	ResNet50, VGG16, DenseNet-201	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确率, F1分数	NA
716	2025-10-06	A non-anatomical graph structure for boundary detection in continuous sign language 2025-Jul-16, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11598-3 PMID:40664813	研究论文	提出一种结合图卷积网络和Transformer的深度学习方法来检测连续手语视频中孤立手语的边界	引入了非解剖学图结构来更好地表示手部关节运动和关系，并提出了两阶段训练部署框架	NA	解决连续手语视频中孤立手语边界检测的挑战	连续手语视频中的孤立手语片段	计算机视觉	NA	深度学习	GCN, Transformer	视频	在两个数据集上进行实验	NA	图卷积网络, Transformer, 全连接层	NA	NA
717	2025-10-06	Developing the CAM-BERT: Enhancing delirium screening in hospitalized older adults using natural language processing 2025-Jul-16, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110781 PMID:40675095	研究论文	开发基于BERT的自然语言处理模型CAM-BERT，用于增强住院老年患者谵妄筛查能力	提出CAM-BERT框架，将模型检测症状与CAM标准对齐，并在巴西葡萄牙语临床文本上实现高性能谵妄识别	需在多样化医疗环境中进一步验证模型适用性	改善电子健康记录中谵妄症状识别，促进谵妄检测	巴西圣保罗三级医院500例老年住院患者的临床文本记录	自然语言处理	老年疾病	自然语言处理	BERT, Random Forest	临床文本	500例住院患者临床记录	BERTimbau	BERT	F1-score, Cohen's kappa系数	NA
718	2025-10-06	Placenta segmentation redefined: review of deep learning integration of magnetic resonance imaging and ultrasound imaging 2025-Jul-15, Visual computing for industry, biomedicine, and art DOI:10.1186/s42492-025-00197-8 PMID:40663247	综述	回顾深度学习在胎盘磁共振成像和超声成像分割中的整合应用	首次系统综述多模态医学影像（MRI和超声）在胎盘分割中的深度学习整合方法	未涉及具体实验验证，主要基于文献综述；高级成像技术成本高且可用性有限	探讨深度学习技术在胎盘医学影像分割中的应用进展	胎盘医学影像（MRI和超声图像）	数字病理	产科疾病	磁共振成像, 超声成像	深度学习	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
719	2025-10-06	BaliMask3D dataset for 3D completion and reconstruction of traditional Balinese masks 2025-Jul-15, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05505-8 PMID:40664699	研究论文	介绍用于3D补全和重建任务的巴厘岛传统面具高质量3D模型数据集	首个专门针对巴厘岛传统面具文化遗产的3D数据集，采用360度摄影测量技术数字化	仅包含27个类别的面具样本，样本规模有限	支持文化遗产保护的3D补全和重建任务	巴厘岛博物馆收藏的传统面具	计算机视觉	NA	360度摄影测量	VQ-VAE, SDFusion	3D模型	27个类别的巴厘岛传统面具	NA	VQ-VAE, SDFusion	NA	NA
720	2025-10-06	Decision level scheme for fusing multiomics and histology slide images using deep neural network for tumor prognosis prediction 2025-Jul-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-09869-0 PMID:40664732	研究论文	提出一种决策级多模态数据融合框架，整合多组学数据和病理组织切片图像用于肿瘤预后预测	通过建立空间实例映射连接相邻细胞核，并利用图卷积层计算特征张量，实现病理图像与多组学数据的无缝整合	仅使用TCGA数据库中的乳腺癌和非小细胞肺癌数据，未在其他癌症类型上验证	开发多模态数据融合方法以提高肿瘤预后预测性能	乳腺癌和非小细胞肺癌患者	数字病理学	乳腺癌, 非小细胞肺癌	全切片图像, 转录组数据, 基因型数据, 表观遗传数据	深度神经网络, 图卷积网络	图像, 多组学数据, 生存信息	来自TCGA的乳腺癌和非小细胞肺癌数据集	NA	图卷积网络, Global Average Pooling	C-index	NA